Registos médicos electrónicos: avaliação crítica da aplicação ALERT
Palavras-chave:
sistemas de registos médicos electrónicos, sistemas de entrada de ordens médicas, sistemas de gestão de bases de dados, sistemas de apoio à decisão clínicaResumo
Introdução: os registos médicos electrónicos (RME) são aplicações informáticas com potencial reconhecido para melhorar a
qualidade e diminuir o erro associado à prestação de cuidados
de saúde. Em Portugal, a aplicação ALERT é actualmente o RME
mais difundido nas instituições de saúde estatais.
Métodos: foi feita uma revisão da literatura no que respeita a
estudos que evidenciem benefícios de aplicações informáticas
na área dos cuidados de saúde e foi feita uma avaliação crítica
do sistema ALERT à luz da evidência publicada.
Resultados: das múltiplas funcionalidades com benefícios reconhecidos nesta área, a aplicação ALERT possui duas: o registo
e transmissão da informação e a prescrição de terapêutica e de
exames complementares. Existem diversas disfuncionalidades
nestas duas funções, bem como noutras áreas do funcionamento
da aplicação.
Conclusões: a aplicação ALERT é um tipo de RME que necessita de melhorar em algumas áreas críticas, nomeadamente na
interface com o utilizador, na funcionalidade de prescrição de
terapêutica e na capacidade de responder às solicitações dos
seus utilizadores.
Downloads
Referências
Bates DW, Gawande AA. Patient safety: improving safety with information technology. N Engl J Med 2003; 348: 2526-2534.
Blumenthal D, Glaser JP. Information technology comes to medicine. N Engl J med 2007; 356: 2527-2534.
James BC. Making it easy to do it right. N Engl J Med 2001; 345: 991-992.
Hartzband P, Groopman J. Off the record: avoiding the pitfalls of going electronic. N Engl J Med 2008; 358: 1656-1658.
Evans RS, Pestonik SL, Classen DC et al. A computer-assisted management program for antibiotics and other antiinfective agents. N Engl J Med 1998; 338: 232-238.
Dexter PR, Perkins S, Overhage JM, Maharry K, Kohler RB, McDonald CJ. A computerized reminder system to increase the use of preventive care for hospitalized patients. N Engl J Med 2001; 345: 965-970.
Raschke RA, Gollihare B, Wunderlich TA et al. A computer alert system to prevent injury from adverse drug events: development and evaluation in a community teaching hospital. JAMA 1998; 280: 1317-1320.
Leape LL, Bates DW, Cullen DJ et al. Systems analysis of adverse drug events. ADE Prevention Study Group. JAMA 1995; 274: 35-43.
Bates DW, Leape LL, Cullen DJ et al. Effect of computerized order entry and a team intervention on prevention of serious medication errors. JAMA 1998; 280: 1311-1316.
Bates DW. Using information technology to reduce rates of medication errors in hospitals. BMJ 2000; 320: 788-791.
Wanlass RL, Reutter SL, Kline AE. Communication among rehabilitation staff: “mild”, “moderate”, or “severe” deficits? Arch Phys Med Rehabil 1992; 73: 477-481.
Greenlaw J. Legally speaking: the deadly toll of communication failure. RN (For Managers) 1982; 45: 81-84.
Schmidt IK, Svarstad BL. Nurse-physician communication and quality of drug use in Swedish nursing homes. Soc Sci Med 2002; 54: 1767-1777.
Litvin CB. In the dark: the case for electronic health records. N Engl J Med 2007; 356: 2454-2455.
Baxt WG, Skora J. Prospective validation of artificial neural network trained to identify acute myocardial infarction. Lancet 1996; 347: 12-15.
Heden B, Ohlin H, Rittner R, Edenbrandt L. Acute myocardial infarction detected in the 12-lead ECG by artificial neural networks. Circulation 1997; 96: 1798-1802.
Bates DW, Miller EB, Cullen DJ et al. Patient risk factors for adverse drug events in hospitalizad patients. Arch Intern Med 1999; 159: 2553-2560.
Bates DW, Cohen M, Leape LL, Overhage JM, Shabot MM, Sheridan T. Reducing the frequency of errors in medicine using information technology. J Am Med Inform Assoc 2001; 8: 299-308.
Classen DC, Pestonik SL, Evans RS, Bueke JP. Computerized surveillance of adverse drug events in hospital patients. JAMA 1991; 266: 2847-2851.
Evans RS, Larsen RA, Burke JP et al. Computerized surveillance of hospitalacquired infections and antibiotic use. JAMA 1986; 256: 1007-1011.
Honigman B, Lee J, Rothschild J et al. Using computerized data to identify adverse drug events in outpatients. J Am Med Inform Assoc 2001; 8: 254-266.
Bates DW, Evans RS, Murff HJ, Stetson PD, Pizziferri L, Hripcsak G. Detecting adverse events using information technology. J Am Med Inform Assoc 2003; 10: 115-128
Ficheiros Adicionais
Publicado
Como Citar
Edição
Secção
Licença
Este trabalho encontra-se publicado com a Licença Internacional Creative Commons Atribuição 4.0.
Direitos de Autor (c) 2023 Medicina Interna
Acesso livre
